Farklı ağırlıklandırma fonksiyonları ile yığma sonrası en küçük kareler göçü ve göç dekonvolüsyonu
Post stack least squares migration and migration deconvolution with different weightening functions
- Tez No: 461835
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN KARSLI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sismik veri işleme, Sismik veriler, Sismik yansıma, Seismic data processing, Seismic data, Seismic reflection
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sismik veri işlem adımlarının son ve en önemli aşaması olan sismik göç işlemi yansıma genliklerini gerçek yansıma pozisyonuna taşıyarak yeraltı yapısının doğru görüntüsünü elde etmek için yaygın şekilde kullanılmaktadır. Aynı zamanda bir ters çözüm işlemi olarak kabul edilen sismik göç çıkış kesitleri göç işlem hatalarını da beraberinde getirir. Bu işlem hatalarını bastırmak için En Küçük Kareler Göçü (EKKG), Göç Dekonvolüsyonu (GD) veya bu iki yöntemin birleşik kullanımını kapsayan En Küçük Kareler Göç Dekonvolüsyonu (EKKGD) yöntemleri kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin ortak dezavantajı, işlem maliyetini (zamanını) arttırmalarıdır. Bu çalışmada; göç operatöründen (L) türetilen geleneksel ağırlıklandırma (netleştirme) fonksiyonu ((L^T L)^(-1)) ile giriş verisinden (d) oluşturulan farklı ağırlıklandırma fonksiyonları kullanılarak işlem maliyeti azaltılmaya çalışılmıştır. Farklı sentetik ve gerçek veri modelleri üzerinde yapılan uygulamalardan en az hata oranını veren netleştirme fonksiyonları cov((d d^T))^(-1) ve cov ((L^T L)^(-1)) olurken, cov(dd^T )^(-1) ağırlıklandırma fonksiyonu cov (L^T L)^(-1) netleştirme fonksiyonuna göre yaklaşık %60 (GD için %80, EKKGD için %40) işlem zamanını azalttığı görülmüştür. Bunun yanında (d d^T )^(-1) fonksiyonu işlem zamanını yaklaşık %45 (GD için %18, EKKGD için %65) maliyetle geleneksel netleştirme fonksiyonu ile aynı hata oranlarına sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca EKKGD işlemi, GD işlemine göre hata oranlarını yaklaşık %15 daha azalttığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The seismic migration process, which is the last and most important step of the seismic data processing steps, is widely used to obtain the correct image of the subsurface structure by moving the reflection amplitudes to the actual reflection positions. In this scope, least square migration (LSM) is recently used a linearized inversion process which improve spatial resolution of post-stack seismic data, but also represents blurred images of earth's reflectivity distribution because of migration artifacts. To partly alleviate this blurring, Migration Deconvolution (MD) are proposed and applied to migrated images. The main disadvantage of the method is that it increases the computational time cost. In this study, in addition to the deblurring function which is derived from migration operator (L), it is tried to decrease processing cost by using different deblurring functions which are derived from input data (d). According to the applications on models, the deblurring functions which have the least error rate are cov((d d^T))^(-1) and cov ((L^T L)^(-1)), and it is seen that cov(dd^T )^(-1) deblurring function reduces processing time %60 (for MD %80, for LSMD %40) respect to cov (L^T L)^(-1). Besides, (d d^T )^(-1) has been found to have the same error rates as the traditional deblurring function (L^T L)^(-1) at a cost of %45 (for MD %18, for LSMD %65). It was also found that the LSMD procedure reduced the error rates by about 15% compared to the MD procedure.
Benzer Tezler
- Türk Silahlı Kuvvetleri'nde kullanılan makineli tüfeklerin çok ölçütlü fayda modeli ile karşılaştırılması
Comparison of the machine guns used in Turkish Armed Forces by multi-attribute utility model
SERKAN ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Aşağı seyhan ovasında toprak kalitesinin değerlendirilmesi ve izlenmesinde amenajmana hassas indikatörlerin belirlenmesi
Determination of management-sensitive indicators in assessment and monitoring of soil quality in lower seyhan plain
MERT ACAR
Doktora
Türkçe
2023
ZiraatÇukurova ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL ÇELİK
- Regresyon çözümlemesinde kelebek dağılan artıklar için değişen varyanslılık sorunu ve düzeltilmesi
Stating and correcting the heteroscedasticity for butterfly distrubuted errors in regression analysis
REŞİT ÇELİK
Doktora
Türkçe
2012
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. AYDIN ERAR
- Dağıtık sezim sistemlerinde beklenti kuramına dayalı başarım metrikleri için karar kuralları
Decision rules for prospect theory based performance metrics in distributed detection systems
EMRE EFENDİ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERKAN DÜLEK
- Long-horizon value gradient methods on Stiefel manifold
Stiefel manifoldu üzerinde uzun ufuklu değer gradyanı yöntemleri
TOLGA OK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE